[发明专利]一种基于知识图谱的Web智能化测试的方法

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的Web智能化测试的方法，包括：步骤一，结合Web应用与HTML页面的特性进行通用化的本体建模；步骤二，从被测试的Web应用的页面中进行知识抽取；步骤三，通过图数据库对本体树、抽取文件关系以及知识图谱进行存储；步骤四，对知识图谱进行知识检测；步骤五，对知识图谱进行知识推理，生成测试用例；步骤六，根据测试用例编写自动化测试脚本，执行测试并生成测试报告；步骤七，当版本迭代或者进行操作时，对知识图谱进行知识更新；步骤八，对知识图谱进行质量评估。本发明弥补了知识图谱在测试领域还没有应用的空白，实现了无需人工参与的情况下完成测试流程的设计、维护、自动化执行、自我优化与持续更新。

技术领域

本发明涉及软件测试领域以及人工智能领域，特别是一种基于知识图谱的Web智能化测试的方法。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，Web应用因其易用性、通用性和高扩展性逐渐成为当下的主流应用，涉及到了政务、信息化、社交、购物、娱乐、管理等多个层面。同时，随着市场环境的快速变化，用户需求的不断增长，Web应用的迭代更新也变得越来越来频繁，由此，给开发测试提出了更高的要求，也使得测试工作变得越来越复杂、工作量越来越大、响应速度也越来越快。

为了应对长期的、复杂的和大工作量的测试工作，自动化测试作为手工测试的补充应运而生，通过自动化测试技术，程序可以代替人工进行重复的测试工作，且效率和准确率更高。但自动化测试在减少测试工作量的同时，也带来了巨大的设计、开发和维护工作量，因为当前的自动化测试首先需要对测试过程进行精细的设计，再根据过程设计编写繁杂的自动化测试脚本，同时，随着软件需求功能的变更，测试脚本也需要随之修改，这就导致自动化测试脚本的设计、组织、开发和维护变得极其复杂和不稳定，需要消耗大量的开发资源，且重用性、通用性非常的差。使得在多数项目中，自动化测试的成本甚至比手工测试要大得多。

随着大数据与人工智能技术的发展，各个领域都在逐渐实现自动化向智能化的转化，使得机器不再只完成重复的动作，而且像人类一样学习“知识”、积累“经验”，并根据这些“知识”和“经验”进行识别、推理以及决策。而知识图谱作为重要的人工智能技术，被广泛的应用于智能搜索、过程优化以及信息推理等方向。其中，知识图谱强大的知识构建和知识推理能力也为智能化测试提供了重要基础，通过对被测试系统进行本体建模、知识构建，可以形成被测试系统的完整架构、功能体系，在此基础上，通过知识推理智能生成可靠、动态的测试用例和测试脚本，

并自动化执行，同时，当功能需求修改时，通过知识融合不断更新知识图谱。与当前的大量借助人工进行设计、开发和维护的自动化测试相比，基于知识图谱的Web智能化测试能够在极少量人工参与的情况下完成测试的设计、维护、执行与自我优化等工作，同时也弥补了知识图谱作为全新的技术，在测试领域还没有应用的空白。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的Web智能化测试的方法，有效构建智能化测试，降低自动化测试工作设计、开发和维护的工作量。

实现上述目的的技术方案是：一种基于知识图谱的Web智能化测试，包括：

步骤一，结合Web应用与HTML页面的特性进行通用化的本体建模；步骤二，从被测试的Web应用的页面中进行知识抽取；步骤三，通过图数据库对本体树、抽取文件关系以及知识图谱进行存储；步骤四，对知识图谱进行知识检测；步骤五，对知识图谱进行知识推理，生成测试用例；步骤六，根据测试用例编写自动化测试脚本，执行测试并生成测试报告；步骤七，当版本迭代或者进行操作时，对知识图谱进行知识更新；步骤八，对知识图谱进行质量评估。优选的，所述的步骤一中，本体建模结合HTML页面与Web应用的特性采用自

顶向下方式进行构建，包括：